Aula 4/11 - Redes Neurais 1-2-3 camadas de neurônios

Aula 4/11 - Redes Neurais 1-2-3 camadas de neurônios

Slides dos Laboratórios:

Reunião 11/11 as 18h no Laboratorio A do LCE

Teoria da Informação - Tamanho Ótimo de Amostra

Teoria da Informação - Tamanho Ótimo de Amostra

Exercícios - Lista 14/10

Exercícios - Lista

Controle e Dinâmica.

E-Mail da Disciplina:

biologia.inteligente.10@gmail.com

Colocar no Assunto do e-mail o Nome Completo e Numero do Exercício



Slides máximo 3 por exercício

Exercício 1 Teórico:
Elaborar uma apresentação dos sistemas Mundiais de Gestão. Oito slides.

Exemplo:

• Perspectiva Histórica
• Falar quais são os SMG e descreve-los, colocar empresas ou organizações que os utilizam
• Outro critério alinhado com sua empregabilidade e competitividade.
• DL (Dead Line) : 31/8/2019

Exercício 2 Teórico :

Elaborar uma apresentação sobre os sistemas de implantação de gestão: Top Down e Bottom Up. Elaborar 4 slides de cada um dos sistemas. Dead Line (DL): 10/9/2019

Exercício 3 Teórico:

Elaborar uma apresentação sobre Ferramentas de Gestão Estratégica. Elaborar 8 slides.  Dead Line (DL): 10/9/2019

Exercício 4 Teórico :

Elaborar uma apresentação sobre Ferramentas de Gestão Operacional. Elaborar 8 slides.  Dead Line (DL): 10/9/2019

Exercício 5 Teórico - Elabore uma apresentação, seis slides, sobre data crunching, data mining e data analysis. D.L.: 4/11/2019.

Exercício 6 Teórico - Elabore uma apresentação, seis slides, sobre IA, Machine Learning, supervisionada e não supervisionada, cluster analysis e PCA

. D.L.: 17/9/2019.

Exercício 7 Teórico - Elabore uma apresentação, seis slides, sobre a estrutura da norma ISO 9001. DL:  4/11/2019.

Exercício 8 Teórico - Elabore uma apresentação, seis slides, sobre a estrutura do TQM. DL:  4/11/2019.

Exercício 9 Teórico - Elabore uma apresentação, seis slides, sobre a estrutura do PNQ DL:  4/11/2019.

Exercício 10 Teórico - Elabore uma apresentação, seis slides, sobre a estrutura do Lean Canvas DL:  4/11/2019.

Exercício 11  Teórico - Elabore uma apresentação, seis slides, sobre a estrutura do Lean Startup DL:  4/11/2019.

Exercício 12  Teórico - Elabore uma apresentação, seis slides, sobre diferenças entre Big Data e Small Data DL:  4/11/2019.

Exercício 13  Teórico - Elabore uma apresentação, seis slides, sobre SWOT Analysis. DL:  4/11/2019.

    

        

Exercício 1  Prático - Criar um exemplo de regressão e resolva. D.L.: 15/8/2019. (Seguir videoaulas)

Exercício 2  Prático - Criar um exemplo de Teste T e resolva utilizando macros em Excel. D.L.: 5/9/2019. (Seguir videoaulas).

Exercício 3    Prático - Prático - Criar um exemplo de ANOVA e resolva no SAS. D.L.: 5/9/2019. (Seguir videoaulas).

Exercício 4  Prático - Criar um exemplo de Aprendizagem de Maquina (data mining) e Data Crunching e resolva utilizando Pivot Tables em Excel e SAS. D.L.: 12/9/2019. (Seguir videoaulas).

Exercício 5 Prático : Criar um blog individual, no Bloguer, Word Pres, Tumblr. etc.. Dead Line (DL):  4/11/2019.

Exercício 6 Prático : Criar um exemplo de Aprendizagem de Maquina para ser rodado no Weka com Redes Neurais. D.L.: 28/10/2019. 

Exercício 7 Pratico  Teórico - Elabore seu   SWOT, vesão verdadeira profunda, para você e outra maquiada, pasteurizada para entrevista de estagio, emprego, etc. Para utilizar profissionalmente. Entregar somente a versão maquiada. Analysis. DL:  4/11/2019.

Convite para Reunião do Laboratório de IA e Projeto

Convite para Reunião do Laboratório de IA e Projeto

Oi Gente, estamos mudando a reunião do Projeto: Inteligência Artificial Ciência de Dados e Gestão Sistêmica & 4.0 para o dia 23/10 as 18 no Laboratório A do LCE.

Mudamos a data por que nesta semana tem concurso no LCE e mudamos o local por que a maioria dos participantes é da ESALQ.

Deveremos fazer a reunião de dezembro no Anfiteatro do CENA.

Muito obrigado pela atenção.

Prof. Gabriel

PS:

Blogs do Projeto

·       https://ia-cd-gs-esalq-usp.blogspot.com

·       https://lcd-gs4-usp.blogspot.com

Weka - Redes Neurais - Exemplo Iris Primeira vez na ESALQ

Weka - Redes Neurais - Exemplo Iris
Primeira vez na ESALQ

Leitura do Arquivo - para Download:


Arquivo do Weka no Word

• Abrir em Word
• Copiar para Bloco de Notas
• Salvar como iris.arff (no diretório Documentos)
• Proto para ser lido pelo Weka

Arquivo pronto para Download:

Arquivo Iris para Weka (.arff)

Weka - Estrutura do Arquivo ARFF - Iris

Colorindo o Arquivo

Arquivo Inteiro - Iris

% 1. Title: Iris Plants Database

% 

% 2. Sources:

%      (a) Creator: R.A. Fisher

%      (b) Donor: Michael Marshall (MARSHALL%PLU@io.arc.nasa.gov)

%      (c) Date: July, 1988

% 

% 3. Past Usage:

%    - Publications: too many to mention!!!  Here are a few.

%    1. Fisher,R.A. "The use of multiple measurements in taxonomic problems"

%       Annual Eugenics, 7, Part II, 179-188 (1936); also in "Contributions

%       to Mathematical Statistics" (John Wiley, NY, 1950).

%    2. Duda,R.O., & Hart,P.E. (1973) Pattern Classification and Scene Analysis.

%       (Q327.D83) John Wiley & Sons.  ISBN 0-471-22361-1.  See page 218.

%    3. Dasarathy, B.V. (1980) "Nosing Around the Neighborhood: A New System

%       Structure and Classification Rule for Recognition in Partially Exposed

%       Environments".  IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine

%       Intelligence, Vol. PAMI-2, No. 1, 67-71.

%       -- Results:

%          -- very low misclassification rates (0% for the setosa class)

%    4. Gates, G.W. (1972) "The Reduced Nearest Neighbor Rule".  IEEE 

%       Transactions on Information Theory, May 1972, 431-433.

%       -- Results:

%          -- very low misclassification rates again

%    5. See also: 1988 MLC Proceedings, 54-64.  Cheeseman et al's AUTOCLASS II

%       conceptual clustering system finds 3 classes in the data.

% 

% 4. Relevant Information:

%    --- This is perhaps the best known database to be found in the pattern

%        recognition literature.  Fisher's paper is a classic in the field

%        and is referenced frequently to this day.  (See Duda & Hart, for

%        example.)  The data set contains 3 classes of 50 instances each,

%        where each class refers to a type of iris plant.  One class is

%        linearly separable from the other 2; the latter are NOT linearly

%        separable from each other.

%    --- Predicted attribute: class of iris plant.

%    --- This is an exceedingly simple domain.

% 

% 5. Number of Instances: 150 (50 in each of three classes)

% 

% 6. Number of Attributes: 4 numeric, predictive attributes and the class

% 

% 7. Attribute Information:

%    1. sepal length in cm

%    2. sepal width in cm

%    3. petal length in cm

%    4. petal width in cm

%    5. class: 

%       -- Iris Setosa

%       -- Iris Versicolour

%       -- Iris Virginica

% 

% 8. Missing Attribute Values: None

% 

% Summary Statistics:

%                Min  Max   Mean    SD   Class Correlation

%    sepal length: 4.3  7.9   5.84  0.83    0.7826   

%     sepal width: 2.0  4.4   3.05  0.43   -0.4194

%    petal length: 1.0  6.9   3.76  1.76    0.9490  (high!)

%     petal width: 0.1  2.5   1.20  0.76    0.9565  (high!)

% 

% 9. Class Distribution: 33.3% for each of 3 classes.

@RELATION iris

@ATTRIBUTE sepallength REAL

@ATTRIBUTE sepalwidth REAL

@ATTRIBUTE petallength       REAL

@ATTRIBUTE petalwidth  REAL

@ATTRIBUTE class       {Iris-setosa,Iris-versicolor,Iris-virginica}

@DATA
5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa
4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-setosa
4.7,3.2,1.3,0.2,Iris-setosa
4.6,3.1,1.5,0.2,Iris-setosa
5.0,3.6,1.4,0.2,Iris-setosa
5.4,3.9,1.7,0.4,Iris-setosa
4.6,3.4,1.4,0.3,Iris-setosa
5.0,3.4,1.5,0.2,Iris-setosa
4.4,2.9,1.4,0.2,Iris-setosa
4.9,3.1,1.5,0.1,Iris-setosa
5.4,3.7,1.5,0.2,Iris-setosa
4.8,3.4,1.6,0.2,Iris-setosa
4.8,3.0,1.4,0.1,Iris-setosa
4.3,3.0,1.1,0.1,Iris-setosa
5.8,4.0,1.2,0.2,Iris-setosa
5.7,4.4,1.5,0.4,Iris-setosa
5.4,3.9,1.3,0.4,Iris-setosa
5.1,3.5,1.4,0.3,Iris-setosa
5.7,3.8,1.7,0.3,Iris-setosa
5.1,3.8,1.5,0.3,Iris-setosa
5.4,3.4,1.7,0.2,Iris-setosa
5.1,3.7,1.5,0.4,Iris-setosa
4.6,3.6,1.0,0.2,Iris-setosa
5.1,3.3,1.7,0.5,Iris-setosa
4.8,3.4,1.9,0.2,Iris-setosa
5.0,3.0,1.6,0.2,Iris-setosa
5.0,3.4,1.6,0.4,Iris-setosa
5.2,3.5,1.5,0.2,Iris-setosa
5.2,3.4,1.4,0.2,Iris-setosa
4.7,3.2,1.6,0.2,Iris-setosa
4.8,3.1,1.6,0.2,Iris-setosa
5.4,3.4,1.5,0.4,Iris-setosa
5.2,4.1,1.5,0.1,Iris-setosa
5.5,4.2,1.4,0.2,Iris-setosa
4.9,3.1,1.5,0.1,Iris-setosa
5.0,3.2,1.2,0.2,Iris-setosa
5.5,3.5,1.3,0.2,Iris-setosa
4.9,3.1,1.5,0.1,Iris-setosa
4.4,3.0,1.3,0.2,Iris-setosa
5.1,3.4,1.5,0.2,Iris-setosa
5.0,3.5,1.3,0.3,Iris-setosa
4.5,2.3,1.3,0.3,Iris-setosa
4.4,3.2,1.3,0.2,Iris-setosa
5.0,3.5,1.6,0.6,Iris-setosa
5.1,3.8,1.9,0.4,Iris-setosa
4.8,3.0,1.4,0.3,Iris-setosa
5.1,3.8,1.6,0.2,Iris-setosa
4.6,3.2,1.4,0.2,Iris-setosa
5.3,3.7,1.5,0.2,Iris-setosa
5.0,3.3,1.4,0.2,Iris-setosa
7.0,3.2,4.7,1.4,Iris-versicolor
6.4,3.2,4.5,1.5,Iris-versicolor
6.9,3.1,4.9,1.5,Iris-versicolor
5.5,2.3,4.0,1.3,Iris-versicolor
6.5,2.8,4.6,1.5,Iris-versicolor
5.7,2.8,4.5,1.3,Iris-versicolor
6.3,3.3,4.7,1.6,Iris-versicolor
4.9,2.4,3.3,1.0,Iris-versicolor
6.6,2.9,4.6,1.3,Iris-versicolor
5.2,2.7,3.9,1.4,Iris-versicolor
5.0,2.0,3.5,1.0,Iris-versicolor
5.9,3.0,4.2,1.5,Iris-versicolor
6.0,2.2,4.0,1.0,Iris-versicolor
6.1,2.9,4.7,1.4,Iris-versicolor
5.6,2.9,3.6,1.3,Iris-versicolor
6.7,3.1,4.4,1.4,Iris-versicolor
5.6,3.0,4.5,1.5,Iris-versicolor
5.8,2.7,4.1,1.0,Iris-versicolor
6.2,2.2,4.5,1.5,Iris-versicolor
5.6,2.5,3.9,1.1,Iris-versicolor
5.9,3.2,4.8,1.8,Iris-versicolor
6.1,2.8,4.0,1.3,Iris-versicolor
6.3,2.5,4.9,1.5,Iris-versicolor
6.1,2.8,4.7,1.2,Iris-versicolor
6.4,2.9,4.3,1.3,Iris-versicolor
6.6,3.0,4.4,1.4,Iris-versicolor
6.8,2.8,4.8,1.4,Iris-versicolor
6.7,3.0,5.0,1.7,Iris-versicolor
6.0,2.9,4.5,1.5,Iris-versicolor
5.7,2.6,3.5,1.0,Iris-versicolor
5.5,2.4,3.8,1.1,Iris-versicolor
5.5,2.4,3.7,1.0,Iris-versicolor
5.8,2.7,3.9,1.2,Iris-versicolor
6.0,2.7,5.1,1.6,Iris-versicolor
5.4,3.0,4.5,1.5,Iris-versicolor
6.0,3.4,4.5,1.6,Iris-versicolor
6.7,3.1,4.7,1.5,Iris-versicolor
6.3,2.3,4.4,1.3,Iris-versicolor
5.6,3.0,4.1,1.3,Iris-versicolor
5.5,2.5,4.0,1.3,Iris-versicolor
5.5,2.6,4.4,1.2,Iris-versicolor
6.1,3.0,4.6,1.4,Iris-versicolor
5.8,2.6,4.0,1.2,Iris-versicolor
5.0,2.3,3.3,1.0,Iris-versicolor
5.6,2.7,4.2,1.3,Iris-versicolor
5.7,3.0,4.2,1.2,Iris-versicolor
5.7,2.9,4.2,1.3,Iris-versicolor
6.2,2.9,4.3,1.3,Iris-versicolor
5.1,2.5,3.0,1.1,Iris-versicolor
5.7,2.8,4.1,1.3,Iris-versicolor
6.3,3.3,6.0,2.5,Iris-virginica
5.8,2.7,5.1,1.9,Iris-virginica
7.1,3.0,5.9,2.1,Iris-virginica
6.3,2.9,5.6,1.8,Iris-virginica
6.5,3.0,5.8,2.2,Iris-virginica
7.6,3.0,6.6,2.1,Iris-virginica
4.9,2.5,4.5,1.7,Iris-virginica
7.3,2.9,6.3,1.8,Iris-virginica
6.7,2.5,5.8,1.8,Iris-virginica
7.2,3.6,6.1,2.5,Iris-virginica
6.5,3.2,5.1,2.0,Iris-virginica
6.4,2.7,5.3,1.9,Iris-virginica
6.8,3.0,5.5,2.1,Iris-virginica
5.7,2.5,5.0,2.0,Iris-virginica
5.8,2.8,5.1,2.4,Iris-virginica
6.4,3.2,5.3,2.3,Iris-virginica
6.5,3.0,5.5,1.8,Iris-virginica
7.7,3.8,6.7,2.2,Iris-virginica
7.7,2.6,6.9,2.3,Iris-virginica
6.0,2.2,5.0,1.5,Iris-virginica
6.9,3.2,5.7,2.3,Iris-virginica
5.6,2.8,4.9,2.0,Iris-virginica
7.7,2.8,6.7,2.0,Iris-virginica
6.3,2.7,4.9,1.8,Iris-virginica
6.7,3.3,5.7,2.1,Iris-virginica
7.2,3.2,6.0,1.8,Iris-virginica
6.2,2.8,4.8,1.8,Iris-virginica
6.1,3.0,4.9,1.8,Iris-virginica
6.4,2.8,5.6,2.1,Iris-virginica
7.2,3.0,5.8,1.6,Iris-virginica
7.4,2.8,6.1,1.9,Iris-virginica
7.9,3.8,6.4,2.0,Iris-virginica
6.4,2.8,5.6,2.2,Iris-virginica
6.3,2.8,5.1,1.5,Iris-virginica
6.1,2.6,5.6,1.4,Iris-virginica
7.7,3.0,6.1,2.3,Iris-virginica
6.3,3.4,5.6,2.4,Iris-virginica
6.4,3.1,5.5,1.8,Iris-virginica
6.0,3.0,4.8,1.8,Iris-virginica
6.9,3.1,5.4,2.1,Iris-virginica
6.7,3.1,5.6,2.4,Iris-virginica
6.9,3.1,5.1,2.3,Iris-virginica
5.8,2.7,5.1,1.9,Iris-virginica
6.8,3.2,5.9,2.3,Iris-virginica
6.7,3.3,5.7,2.5,Iris-virginica
6.7,3.0,5.2,2.3,Iris-virginica
6.3,2.5,5.0,1.9,Iris-virginica
6.5,3.0,5.2,2.0,Iris-virginica
6.2,3.4,5.4,2.3,Iris-virginica
5.9,3.0,5.1,1.8,Iris-virginica
%
%
%

Analise - Sequencia